首页> 中文期刊> 《计算机工程与设计》 >基于BPSO降维的软件故障倾向模块DNN预测

基于BPSO降维的软件故障倾向模块DNN预测

         

摘要

为降低成本并提高软件开发过程的有效性,提出基于束缚态粒子群算法(bound particle swarm optimization,BP-SO)降维的软件故障倾向模块深度神经网络(deep neural networks,DNN)预测方法.给出基于BPSO降维的软件故障倾向模块DNN预测算法的计算框架,以及所采用的21个软件故障度量指标和其指标值的归一化预处理方法,采用粒子群算法对软件故障数据集进行降维处理,利用深度神经网络算法实现对软件故障倾向模块的预测.通过在PC1、JM1、KC1和KC3这4组标准测试集上的仿真实验验证了该算法的性能优势.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号